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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre Toward Improved HMM-based Speech Synthesis Using High-Level Syntactical Features
    Auteur principal Nicolas Obin
    Co-auteurs Pierre Lanchantin, Mathieu Avanzi, Anne Lacheret-Dujour, Xavier Rodet
    Colloque / congrès Speech Prosody. Chicago : 2010
    Comité de lecture Oui
    Année 2010
    Statut éditorial Non publié
    Résumé

    A major drawback of current Hidden Markov Model (HMM)-based speech synthesis is the monotony of the generated speech which is closely related to the monotony of the generated prosody. Complementary to model-oriented approaches that aim to increase the prosodic variability by reducing the ”over-smoothing” effect, this paper presents a linguistic-oriented approach in which high-level linguistic features are extracted from text in order to improve prosody modeling. A linguistic processing chain based on linguistic preprocessing, morpho-syntactical labeling, and syntactical parsing is used to extract high-level syntactical features from an input text. Such linguistic features are then introduced into a HMM-based speech synthesis system to model prosodic variations (f0, duration, and spectral variations). Subjective evaluation reveals that the proposed approach significantly improve speech synthesis compared to a baseline model, event if such improvement depends on the observed linguistic phenomenon.

    Mots-clés HMM-based speech synthesis / Prosody / High-Level Syntactical Analysis
    Equipe Analyse et synthèse sonores
    Cote Obin10a
    Adresse de la version en ligne http://architexte.ircam.fr/textes/Obin10a/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.